逗號智能cv技術怎麼樣

㈠ 人工智慧cv是什麼

CV是計算機視覺Computer Vision的簡稱，是人工智慧領域的一個重要研究子領域。

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CV是計算機視覺Computer Vision的簡稱，是人工智慧領域的一個重要研究子領域。它是用各種成像系統去代替視覺器官作為輸入的敏感手段，讓計算機去代替大腦完成處理和解釋。

研究CV是為了將這像研究快速有效的應用到現實場景中，例如：人臉識別、圖像檢索、智能駕駛等。

㈡ cv演算法是什麼呀

cv演算法是計算機視覺演算法。是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個「決定」的信息。

定義：

計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對採集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。

計算機視覺是一門關於如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數據與信息的學問。形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（演算法），讓計算機能夠感知環境。

我們中國人的成語"眼見為實"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達了視覺對人類的重要性。不難想像，具有視覺的機器的應用前景能有多麼地寬廣。

㈢ 計算機視覺（CV）行業調研

通過機器模擬人類視覺系統，採集、處理、分析視頻圖片素材，提取並理解場景信息。

目前CV的落地主要集中在安防、醫療、零售、自動駕駛；在互聯網短視頻、物流、智能教育幾個行業也有少量對特定場景的解決方案。

17年，人工智慧市場規模237億，CV佔了34.9%。

其中67.9%的營收都是安防領域貢獻的，18.1%來自廣告營銷。

目前依然是安防占據了CV市場結構中的大頭，這可能和行業特點、硬體/演算法發展路徑有關。

相比其他傳統行業，安防行業有更強的"鑒定身份"需求，場景從最初的 1.1v1,1vN,指紋比對  2.身份證人臉比對 到最新的 3.靜態人臉自動檢測 4.動態人臉檢測&對象行為軌跡分析  5.智慧案情分析 發展方向從單純的鑒定身份，逐漸到後續更多的業務場景。

整理18年1—8月人工智慧創業公司融資信息，找出最新的行業落地方向，分析產品競爭力。

18年上，融資的創業公司共199家，計算機視覺通用服務方向有36家，和CV有關的30家。

落地行業，按企業數量排序為：醫療、零售、工業檢測、智能駕駛、智能教育、安防，其中有專注底層技術，提供多行業解決方案的，比如商湯、曠世，也有聚焦一個行業的，比如哈哈零售、一脈陽光。

醫療：基於計算機視覺技術的，智能CT、智能X線輔助篩查，輔助放射科醫生診斷病情，除了初步的輔助診斷病情，還有針對醫學痛點的其他AI方案，例如推想科技提供的醫療深度學習平台，葯物研發深度學習平台等。運營模式上，基本都是和醫院合作，提供智能診療系統。行業的難點在高質量數據難以獲得，業務場景相對復雜，需要有專業醫學背景的標注人員。

零售：提供基於計算機視覺的無人貨架方案，自動識別用戶拿走的商品，另外根據人流分析、商品銷售情況，輸出一整套 供應——>運輸——>銷售數字化方案。

工業檢測： 提供基於深度學習的外觀缺陷視覺檢測、精確測量技術設備，目標行業是手機加工，汽車，3C等，價值在提高企業的加工環節的自動化率，降低人工成本、提高產品質量。

智能教育：和CV相關的，機器閱卷。

根據對AI影響比較重要的幾個因素，演算法、數據、落地場景，將相關公司分為幾類

諸如順豐、頭條類公司，有豐富的數據積累，通過演算法，輸出AI方案，解決自己業務的痛點。

還有和第三方傳統行業龍頭戰略合作，抱大腿接需求，專門解決對方業務痛點的，例如極視角和華潤戰略合作。

最後附一張，頭部CV公司在各行業的產品布局。

背景：看病流程可以簡化為三個步驟，診前：日常的運動、大保健，對疾病預防。 診中：智能分流——>輔助診斷——>葯方建議。診後：保養，其他不在主流程里的還有葯物研發、醫生學習等。

觀察整個診療過程，有圖像產生&高重復性&人工大量集中的環節，主要在診中，騰訊覓影提供輔助診斷的能力，也是在診中環節，針對病人CT/X光，給醫生提供可能疾病的建議，對醫生提效的同事，也提高了初中級醫生的判斷能力。

從騰訊覓影的官網看，目前能夠提供包括肺癌、食道癌等6個癌症的診斷能力，檢出率or准確率，都能做到90%以上。

從醫院公告來看，主要扮演提醒者，輔助醫生作業。

場景很明確，設計電商banner，初期是輔助，後期替換。

四個核心生成步驟：

一，讓機器理解設計是什麼構成的：通過人工數據標注，對設計的原始文件中的圖層做分類，對元素做標注。設計專家團隊也會提煉設計手法和風格。通過數據的方式告訴機器這些元素為什麼可以放在一起，我們把專家的經驗和知識通過數據輸入。這部分核心是深度序列學習的演算法模型。

第二步，建立元素中心：當機器學習到設計框架後，需要大量的生產資料。我們會建立元素庫，通過機器做圖像特徵提取，然後分類，再通過人工控制圖像質量以及版權問題，我們買了有版權的圖庫，也是希望從一開始就避免版權方面的糾紛。

第三步，生成的系統：原理有點像 Alpha Go 下圍棋。我們在設計框架上構建起虛擬畫布，類似棋盤，生成的系統把元素中心的元素往棋盤放，在這里我們採用了「強化學習」，就好像你在家裡放一台掃地機器人，讓它自己跑，跑個幾圈，它自己會知道哪裡有障礙要避開。在強化學習的過程中，機器參考原始樣本，通過不斷嘗試，得到一些反饋，然後從中學習到什麼樣的設計是對的、好的。

第四步，評估的系統：我們會抓取大量設計的成品，從「美學」和「商業」兩個方面進行評估。美學上的評估由人來進行，這方面有專業眾包公司；商業上的評估就是看投放出去的點擊率瀏覽量等等。

從各創業公司的產品分布看，目前有三種模式

1.頭部創業公司，競爭力在維持技術優勢，未來有新的行業方向，第一時間切上去，因為技術優勢，所以哪怕發現晚點，也可以快速形成自己有競爭力的方案。

2.利用行業資源，垂直做一個方向，演算法可能不佔優勢，但因為競爭力在於資源，可以保證產品快速落地，積累資源、數據優勢。

3.做方案商，自己沒有數據、算力，輸出演算法能力，抱住一兩個傳統行業的大腿，接需求，對自己沒有沉澱。

目前看,CV價值在兩方面

1.替換輔助人工，業務提效

人能做的機器也能做，主要收益在提效，對應魯班、機器閱卷、人臉監控、無人貨架都是解放人力，提高效率。

具體是替換還是輔助，看場景的業務難度。

2.創造新的場景體驗

人臉遠程比對、視頻廣告、AI美顏，處理海量數據+低延時要求，人做不了，得靠機器，創造了新的場景和用戶體驗。

1. 找重復性人力集中的地方  2.找圖片/視頻和用戶交叉的地方。

㈣ 國內自動駕駛晶元有哪些知名品牌

智能晶元公司知名品牌有：1.紫光國微，紫光國微是紫光集團有限公司旗下核心企業， 是國內最大的集成電路設計上市公司之一。 公司以智慧晶元為核心，聚焦數字安全、智能計算、功率與電源管理、高可靠集成電路等業務，是領先的晶元產品和解決方案提供商，產品廣泛應用於金融、電信、政務、汽車、工業互聯、物聯網等領域。
2.中科創達，中科創達軟體股份有限公司是全球領先的智能操作系統產品和技術提供商。自2008年創立以來，公司致力於提供卓越的智能操作系統產品、技術及解決方案，立足智能終端操作系統，聚焦人工智慧關鍵技術，助力並加速智能手機、智能物聯網、智能網聯汽車、智能行業等領域的產品化與技術創新。
3.歐比特，珠海歐比特宇航科技股份有限公司是具有自主知識產權的嵌入式SoC晶元及系統集成供應商，主要從事：高可靠嵌入式SOC晶元類產品的研發、生產和銷售和系統集成類產品的研發、生產和銷售。公司技術產品主要應用於航空航天、工業控制等領域。歐比特堅持技術產品的高可靠、高性能、小型化和國產化的發展思路，致力於研製具有國際前沿水平的嵌入式控制核心技術產品。
4.銀江股份，銀江股份積極響應「人工智慧」國家戰略部署，致力於城市大腦建設運營和服務；公司以「推動城市進步，保障百姓安康」為己任，通過物聯網、雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等技術的行業應用，為城市管理和民生服務打造跨領域、跨區域的城市大腦數據資源交換和共享平台。
5.潤和軟體，潤和軟體主營業務是向國內外客戶提供新一代信息技術為核心的產品、解決方案和服務。公司聚焦「金融科技」、「智能物聯」和「智慧能源」三大業務領域，依託從晶元、硬體、操作系統到應用軟體的軟硬體一體化產品與解決方案能力，以及涵蓋需求、開發、測試、運維於一體的綜合服務體系。

㈤ 一文看盡2018全年AI技術大突破：NLP跨過分水嶺、CV研究效果驚人

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

2018，仍是AI領域激動人心的一年。

這一年成為NLP研究的分水嶺，各種突破接連不斷；CV領域同樣精彩紛呈，與四年前相比GAN生成的假臉逼真到讓人不敢相信；新工具、新框架的出現，也讓這個領域的明天特別讓人期待……近日，Analytics Vidhya發布了一份2018人工智慧技術總結與2019趨勢預測報告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留這個報告架構的基礎上，對內容進行了重新編輯和補充。這份報告總結和梳理了全年主要AI技術領域的重大進展，同時也給出了相關的資源地址，以便大家更好的使用、查詢。報告共涉及了五個主要部分：

下面，我們就逐一來盤點和展望，嘿喂狗~

2018年在NLP 歷史 上的特殊地位，已經毋庸置疑。

這份報告認為，這一年正是NLP的分水嶺。2018年裡，NLP領域的突破接連不斷：ULMFiT、ELMo、最近大熱的BERT……

遷移學習成了NLP進展的重要推動力。從一個預訓練模型開始，不斷去適應新的數據，帶來了無盡的潛力，甚至有「NLP領域的ImageNet時代已經到來」一說。

正是這篇論文，打響了今年NLP遷移學習狂歡的第一槍。論文兩名作者一是Fast.ai創始人Jeremy Howard，在遷移學習上經驗豐富；一是自然語言處理方向的博士生Sebastian Ruder，他的NLP博客幾乎所有同行都在讀。兩個人的專長綜合起來，就有了ULMFiT。想要搞定一項NLP任務，不再需要從0開始訓練模型，拿來ULMFiT，用少量數據微調一下，它就可以在新任務上實現更好的性能。

他們的方法，在六項文本分類任務上超越了之前最先進的模型。詳細的說明可以讀他們的論文：https://arxiv.org/abs/1801.06146Fast.ai網站上放出了訓練腳本、模型等：http://nlp.fast.ai/category/classification.html

這個名字，當然不是指《芝麻街》里那個角色，而是「語言模型的詞嵌入」，出自艾倫人工智慧研究院和華盛頓大學的論文Deep contextualized word representations，NLP頂會NAACL HLT 2018的優秀論文之一。

ELMo用語言模型（language model）來獲取詞嵌入，同時也把詞語所處句、段的語境考慮進來。

這種語境化的詞語表示，能夠體現一個詞在語法語義用法上的復雜特徵，也能體現它在不同語境下如何變化。

當然，ELMo也在試驗中展示出了強大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上，能夠帶來各種任務上的性能提升。比如在機器問答數據集SQuAD上，用ELMo能讓此前最厲害的模型成績在提高4.7個百分點。

這里有ELMo的更多介紹和資源：

https://allennlp.org/elmo

它由Google推出，全稱是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是來自Transformer的雙向編碼器表示，也是一種預訓練語言表示的方法。從性能上來看，沒有哪個模型能與BERT一戰。它在11項NLP任務上都取得了最頂尖成績，到現在，SQuAD 2.0前10名只有一個不是BERT變體：

如果你還沒有讀過BERT的論文，真的應該在2018年結束前補完這一課：https://arxiv.org/abs/1810.04805另外，Google官方開源了訓練代碼和預訓練模型：https://github.com/google-research/bert如果你是PyTorch黨，也不怕。這里還有官方推薦的PyTorch重實現和轉換腳本：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

BERT之後，NLP圈在2018年還能收獲什麼驚喜？答案是，一款新工具。

就在上周末，Facebook開源了自家工程師們一直在用的NLP建模框架PyText。這個框架，每天要為Facebook旗下各種應用處理超過10億次NLP任務，是一個工業級的工具包。

（Facebook開源新NLP框架：簡化部署流程，大規模應用也OK）

PyText基於PyTorch，能夠加速從研究到應用的進度，從模型的研究到完整實施只需要幾天時間。框架里還包含了一些預訓練模型，可以直接拿來處理文本分類、序列標注等任務。

想試試？開源地址在此：

https://github.com/facebookresearch/pytext

它能主動打電話給美發店、餐館預約服務，全程流暢交流，簡直以假亂真。Google董事長John Hennessy後來稱之為「非凡的突破」，還說：「在預約領域，這個AI已經通過了圖靈測試。」Duplex在多輪對話中表現出的理解能力、合成語音的自然程度，都是NLP目前水平的體現。如果你還沒看過它的視頻……

NLP在2019年會怎麼樣？我們借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：

今年9月，當搭載BigGAN的雙盲評審中的ICLR 2019論文現身，行家們就沸騰了： 簡直看不出這是GAN自己生成的 。

在計算機圖像研究史上，BigGAN的效果比前人進步了一大截。比如在ImageNet上進行128×128解析度的訓練後，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分 3倍 。

除了搞定128×128小圖之外，BigGAN還能直接在256×256、512×512的ImageNet數據上訓練，生成更讓人信服的樣本。

在論文中研究人員揭秘，BigGAN的驚人效果背後，真的付出了金錢的代價，最多要用512個TPU訓練，費用可達11萬美元，合人民幣76萬元。

不止是模型參數多，訓練規模也是有GAN以來最大的。它的參數是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。

研究論文：https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm

前前後後，Fast.ai團隊只用了16個AWS雲實例，每個實例搭載8塊英偉達V100 GPU，結果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench測試上達到的速度還要快40%。這樣拔群的成績，成本價只需要 40美元 ，Fast.ai在博客中將其稱作人人可實現。

相關地址： Fast.ai博客介紹：

今年8月，英偉達和MIT的研究團隊高出一個 超逼真 高清視頻生成AI。

只要一幅動態的語義地圖，就可獲得和真實世界幾乎一模一樣的視頻。換句話說，只要把你心中的場景勾勒出來，無需實拍，電影級的視頻就可以自動P出來：

除了街景，人臉也可生成：

這背後的vid2vid技術，是一種在生成對抗性學習框架下的新方法：精心設計的生成器和鑒別器架構，再加上時空對抗目標。

這種方法可以在分割蒙版、素描草圖、人體姿勢等多種輸入格式上，實現高解析度、逼真、時間相乾的視頻效果。

好消息，vid2vid現已被英偉達開源。

研究論文：https://tcwang0509.github.io/vid2vid/paper_vid2vid.pdf

GitHub地址https://github.com/NVIDIA/vid2vid

相關地址

相關地址

㈥ CVTOUCH這個智能會議平板的人性化設計表現在哪幾個方面

就幾個月使用下來的感受，我覺得有以下三個方面比較人性化。
一是4K級別超高清防眩光顯示屏，哪怕是光線明亮的環境下也能保持清晰逼真的顯示效果；
二是不論是白板模式下，還是演示文稿時，均可用手指或書寫筆在屏幕上直接書寫，書寫內容也可保存到會議記錄；
三是支持無線連接電腦、手機、平板等設備，可將設備上的內容展示在大屏上且可同步操作修改。

㈦ 人工智慧的應用領域，人工智慧的核心技術與應用領域

人工智慧是利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環境、獲取知識並使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統。

人工智慧的核心技術與應用領域？開課吧

人工智慧的核心思想在於構造智能的人工系統。人工智慧是一項知識工程，利用機器模仿人類完成一系列的動作。根據是否能夠實現理解、思考、推理、解決問題等高級行為。

人工智慧的核心技術主要包含：深度學習、計算機視覺、自然語言處理和數據挖掘等。應用的細分領域包含：智能機器人、虛擬個人助理、實時語音翻譯、視覺自動識別、推薦引擎等。

深度學習

人臉識別可以說是當前深度學習最為成熟的應用。人臉識別，是基於人的臉部特徵信息，進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集，含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉來對檢測到的人臉，進行臉部識別的一系列相關技術。

人工智慧的核心技術與應用領域？開課吧

計算機視覺（CV）

計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療；人臉識別被支付寶或者網上一些自助服務用來自動識別照片里的人物。同時在安防及監控領域，也有很多的應用。

自然語言處理（NLP）

自然語言處理有著十分廣泛的應用場景，包括：搜索關鍵詞聯想、機器翻譯、社交媒體監控、聊天機器人、智能語音助理、語法檢查程序、電子郵件過濾等。

數據挖掘（DM）

數據挖掘最主要的就是在統計上的應用了，基於用戶的行為、屬性（用戶瀏覽網站產生的數據），通過演算法分析和處理，主動發現用戶當前或潛在需求，並主動推送信息給用戶的信息網絡。例如電商網站的智能推薦。

近些年，人工智慧的潛力很大程度激發了公眾的想像力。除了上面的應用之外，人工智慧技術肯定會朝著越來越多的分支領域發展。醫療、教育、金融、衣食住行等涉及人類生活的各個方面都會有所滲透。我們可能在短時間內就擁有強人工智慧，也可能需要幾個世紀。但是可以肯定的是，我們永遠不會放棄對人工智慧的追求。

人工智慧在網路領域中的應用

人工智慧機器人的現狀

人工智慧應用場景-智能醫療～開課吧

㈧ 人工智慧的關鍵技術有哪些

人工智慧的關鍵技術有以下：

1、計算機視覺技術

計算機視覺，簡稱CV（Computer Vision），是一門研究如何使計算機更好的「看」世界的科學。給計算機輸入圖片，圖像等數據，通過各種深度學習等演算法的計算，使得計算機可以進行識別、跟蹤和測量等功能一般來說，CV技術主要有如下幾個步驟：圖像獲取、預處理、特徵提取、檢測／分割和高級處理。

2、自然語言處理技術

自然語言處理（Natural Language Processing）技術是一門通過建立計算機模型、理解和處理自然語言的學科。是指用用計算機對自然語言的形、音、義等信息進行處理並識別的應用，大致包括機器翻譯、自動提取文本摘要、文本分類、語音合成、情感分析等。

3、跨媒體分析推理技術

以前的媒體信息處理模型往往是針對單一的媒體數據進行處理分析，比如圖像識別、語音識別，文本識別等等，但是現在越來越多的任務需要跨媒體類別分析，即需要綜合處理文本、視頻，語音等信息。

4、智適應學習技術

智適應學習技術（Intelligent Adaptive Learning），是教育領域最具突破性的技術。該技術模擬了老師對學生一對一的教學過程，賦予了學習系統個性化教學的能力。在2020年之後，智適應學習技術得到了快速發展，背後的推動里有強大的計算能力和海量的數據，更重要的還有貝葉斯網路演算法的應用。

5、群體智能技術

群體智能（Collective Intelligence）也稱集體智能，是一種共享的智能，是集結眾人的意見進而轉化為決策的一種過程，用來對單一個體做出隨機性決策的風險。

6、自主無人系統技術

自主無人系統是能夠通過先進的技術進行操作或管理，而不需要人工干預的系統，可以應用到無人駕駛、無人機、空間機器人，無人車間等領域。

7、智能晶元技術

一般來說，運用了人工智慧技術的晶元就可以稱為智能晶元，智能晶元可按技術架構、功能和應用場景等維度分成多種類別。

8、腦機介面技術

腦機介面（Brain-Computer Interface）是在人或動物腦與外部設備間建立的直接連接通道。通過單向腦機介面技術，計算機可以接受腦傳來的命令，或者發送信號到腦，但不能同時發送和接收信號；而雙向腦機介面允許腦和外部設備間的雙向信息交換。

9、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。

10、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。